数据是改变当今世界数字格局的超级力量。 从电子邮件到社交媒体帖子，数据无处不在。 诚然，企业从未访问过如此多的数据，但访问数据就足够了吗？ 如果不进行处理，丰富的信息来源将变得无用或过时。
非结构化文本可以是丰富的信息来源，但除非对数据进行组织、分类和分析，否则它对企业没有用处。 非结构化数据，例如文本、音频、视频和社交媒体，相当于 80-90％ 所有数据。 此外，据报道，只有 18% 的组织正在利用其组织的非结构化数据。
手动筛选存储在服务器中的数 TB 数据是一项耗时且坦率地说是不可能完成的任务。 然而，随着机器学习、自然语言处理和自动化的进步，可以快速有效地构建和分析文本数据。 数据分析的第一步是 文字分类.
什么是文本分类？
文本分类或分类是将文本分组到预定类别或类中的过程。 使用这种机器学习方法，任何 文本——文档、网络文件、研究、法律文件、医疗报告等 – 可以分类、组织和结构化。
文本分类是自然语言处理的基本步骤，在垃圾邮件检测中有多种用途。 情绪分析、意图检测、数据标签等.
文本分类的可能用例
监控紧急情况
执法机构广泛使用文本分类。 通过扫描社交媒体帖子和对话并应用文本分类工具，他们可以通过过滤紧急情况并检测负面或紧急响应来检测恐慌对话。
确定推广品牌的方法
营销人员正在使用文本分类来推广他们的品牌和产品。 企业可以通过在线监控用户对其品牌或产品的评论、回应、反馈和对话并识别影响者、推广者和批评者来更好地为客户服务。
数据处理变得更容易
文本分类使处理数据的负担变得更容易。 当非结构化数据被分类成组时，学术界、研究人员、行政部门、政府和法律从业者将从文本分类中受益。
对服务请求进行分类
企业每天要处理大量的服务请求。 手动检查每一个以了解它们的目的、紧迫性和交付是一个挑战。 通过基于人工智能的文本分类，企业可以更轻松地根据类别、位置和需求来标记工作，并有效地组织资源。
改善网站用户体验
文本分类有助于分析产品的内容和图像，并将其分配到正确的类别，以改善购物时的用户体验。 文本分类还有助于识别网站上的准确内容，例如新闻门户、博客、电子商务商店、新闻策展人等。
当 ML 模型在自动将项目分类到预设类别下的 AI 上进行训练时，您可以快速将随意浏览器转换为客户。
文本分类过程
文本分类过程从预处理、特征选择、提取和分类数据开始。
预处理
令牌化： 文本被分解为更小和更简单的文本形式，以便于分类。
正常化： 文档中的所有文本都需要处于相同的理解水平。 一些形式的规范化包括，
- 在整个文本中保持语法或结构标准，例如删除空格或标点符号。 或者在整个文本中保持小写。
- 从单词中删除前缀和后缀并将它们带回其词根。
- 删除诸如“and”、“is”、“the”等不给文本增加价值的停用词。
功能选择
特征选择是文本分类的一个基本步骤。该过程旨在用最相关的特征来表示文本。特征选择有助于删除不相关的数据并提高准确性。
特征选择通过仅使用最相关的数据并消除噪声来减少模型中的输入变量。 根据您寻求的解决方案类型，您的 AI 模型可以设计为仅从文本中选择相关特征。
特征提取
特征提取是一些企业为提取数据中的其他关键特征而采取的可选步骤。 特征提取使用多种技术，例如映射、过滤和聚类。 使用特征提取的主要好处是——它有助于删除冗余数据并提高 ML 模型的开发速度。
将数据标记为预定类别
将文本标记到预定义类别是文本分类的最后一步。 它可以通过三种不同的方式完成，
- 手动标记
- 基于规则的匹配
- 学习算法——学习算法可以进一步分为两类，例如监督标记和非监督标记。
- 监督学习：ML 模型可以自动将标签与监督标记中的现有分类数据对齐。 当分类数据已经可用时，ML 算法可以映射标签和文本之间的功能。
- 无监督学习：当缺乏先前存在的标记数据时，就会发生这种情况。 ML 模型使用聚类和基于规则的算法对相似的文本进行分组，例如基于产品购买历史、评论、个人详细信息和票证。 可以进一步分析这些广泛的群体，以得出有价值的特定于客户的见解，这些见解可用于设计量身定制的客户方法。
文本分类：应用和用例
自动对大量文本或数据进行分组或分类可带来多种好处，并产生不同的用例。让我们来看看一些最常见的用例：
- 垃圾邮件检测：由电子邮件服务提供商、电信服务提供商和防御者应用程序用于识别、过滤和阻止垃圾邮件内容
- 情绪分析： 分析评论和用户生成内容的潜在情绪和背景，并协助 ORM（在线声誉管理）
- 意图检测： 更好地理解用户提供的提示或查询背后的意图，以生成准确且相关的结果
- 主题标签： 按预定义的主题或话题对新闻文章或用户创建的帖子进行分类
- 语言检测： 检测文本显示或呈现的语言
- 紧急程度检测： 确定紧急通信并确定其优先顺序
- 社交媒体监控：自动关注社交媒体上提及的品牌
- 支持票分类： 汇编、组织并确定来自客户的支持单和服务请求的优先顺序
- 文件组织： 对法律和医疗文件进行分类、构建和标准化
- 电子邮件过滤： 根据特定条件过滤电子邮件
- 欺诈识别： 检测并标记交易中的可疑活动
- 市场调查： 通过分析了解市场状况，协助更好地定位产品和数字广告等
使用什么指标来评估文本分类？
正如我们提到的，模型优化是不可避免的，以确保您的模型性能始终保持较高水平。由于模型可能会遇到技术故障和幻觉等情况，因此在上线或向测试受众展示之前，必须通过严格的验证技术。
为此，您可以利用一种称为“交叉验证”的强大评估技术。
交叉验证
这涉及将训练数据分解成更小的块。然后，每个小块训练数据都将用作样本来训练和验证您的模型。当您启动该过程时，您的模型将使用提供的初始小块训练数据进行训练，并针对其他较小的块进行测试。模型性能的最终结果将与您的模型在用户注释数据上训练生成的结果进行权衡。
交叉验证中使用的关键指标
| 准确性 | 记得 | 平台精度 | F1分数 |
|---|---|---|---|
| 表示正确预测的数量或总预测结果的数量 | 这表明与总正确预测相比，预测正确结果的一致性 | 这表明你的模型能够预测更少的误报 | 通过计算召回率和准确率的调和平均值来确定整体模型性能 |
如何执行文本分类？
虽然听起来很艰巨，但文本分类的过程是系统的，通常涉及以下步骤：
- 整理训练数据集： 第一步是收集多样化的训练数据，让模型熟悉并教会其自主检测单词、短语、模式和其他联系。在此基础上可以构建深度训练模型。
- 准备数据集：编译后的数据现已准备就绪。但是，它仍然是原始的和非结构化的。此步骤涉及清理和标准化数据以使其适合机器处理。此阶段遵循注释和标记等技术。
- 训练文本分类模型：一旦数据结构化，训练阶段就开始了。模型从注释数据中学习，并开始从输入的数据集中建立联系。随着越来越多的训练数据输入到模型中，它们会学习得更好，并自主生成与其基本意图一致的优化结果。
- 评估和优化：最后一步是评估，您将模型生成的结果与预先确定的指标和基准进行比较。根据结果和推论，您可以判断是否需要更多训练或模型是否已准备好进行下一阶段的部署。
开发一个有效且有洞察力的文本分类工具并不容易。不过， 夏普 作为您的数据合作伙伴，您可以开发一种有效、可扩展且具有成本效益的 基于人工智能的文本分类工具。 我们拥有大量经过精确注释且随时可用的数据集，可以根据您的模型的独特要求进行定制。我们将您的文本转化为竞争优势； 今天取得联系.
